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國立臺南大學 視覺藝術與設計學系碩士在職專班 董維琇所指導 王靖雯的 以經典名畫為參考對象的挪用方法之分析 （2021），提出Lego f1 2021關鍵因素是什麼，來自於視覺文化、經典名畫、挪用藝術、挪用方法、設計方法。
而第二篇論文中華大學 資訊工程學系 曾秋蓉所指導 彭成葳的 基於深度學習的課輔機器人之研製 （2020），提出因為有 人工智慧、教育機器人、問答匹配系統、深度學習的重點而找出了 Lego f1 2021的解答。
以經典名畫為參考對象的挪用方法之分析
為了解決Lego f1 2021 的問題，作者王靖雯 這樣論述：
當代許多藝術家挪用經典名畫(artistic masterpieces)來創作藝術、或者透過挪用經典名畫來步驟化創作過程，不僅在藝術創作領域，也有部分的挪用藝術(appropriation art)運用在藝術化廣告形式或文創商品。筆者透過追溯西洋藝術史脈絡中的經典名畫，將原作與其之再製作品相對照，以了解當代藝術家作品中沿用、承襲傳統及挪用、改製的部分和方法，希望能對未來的創作者有所啟發，並避免過度挪用所產生的問題，進一步思考在文化創意產業(cultural and creative industries)興盛的同時，如何避免文化工業化現象(industrialisation of c
ulture)的產生。希望透過眾所周知的經典名畫作為挪用對象的再製作品(reproduction)，來了解挪用藝術作品中，不同挪用形式之間所存在的差異性，以及挪用方法透過視覺藝術所引發的對於特定挪用對象的聯想。
基於深度學習的課輔機器人之研製
為了解決Lego f1 2021 的問題，作者彭成葳 這樣論述：
隨著人工智慧的相關技術越來越成熟，將機器人應用於教育上，已成為相當具有潛力的研究議題。許多學術文獻也指出，教育機器人可有效提升學生學習動機和學習成效。隨著機器人技術的進步，教育機器人從扮演教學輔具進一步擴展到扮演學習對象、導師、助教、秘書、顧問…等等角色。其中，由於助教機器人可減輕教師的教學負擔，讓教師可以將有限的時間投入到更加有意義、有思想的工作中，因此目前也有越多越多的學者投入助教機器人的研究中。另一方面，培養學生的自主學習能力在教育界也越來越受到重視。自主學習能力可以幫助學生更能夠適應知識快速更新的需求，也更容易將知識轉移到新的領域學習。然而學生在自主學習的過程中，常因遇到問題沒有辦法
及時解決造成學習中斷，從而降低其自主學習意願與學習成效。由於教師無法隨時陪伴在學生身旁，及時為學生解答問題，若能由助教機器人來代理教師的角色，在學生自主學習的過程中，與學生對話，及時幫助學生解決心中疑惑，相信能讓學生自主學習的過程更加順暢，並提升其自主學習的成效。為了讓助教機器人具備解答學生問題的能力，需要蒐集學生常見的問題與解答，並利用問答匹配機制來找出學生問題的答案。但若問答匹配的精準度不足，常常發生答非所問的狀況，反而會降低學生的學習意願。傳統的問答匹配機制多半利用特徵向量的相似度計算來找出與學生問題相似的常問問題，方法過於簡單，導致精準度尚有改進的空間。有鑑於此，本論文研發一套具有解答
學生課業問題能力的助教機器人，簡稱課輔機器人。本研究以Zenbo機器人為載具，透過語音以及自然語言與學生對話，並且運用深度學習技術來剖析自然語言，建立基於深度學習的問答匹配模型，藉以提升解答學生問題的精準度。預期將此課輔機器人應用於學生的自主學習過程中，可有效減輕教師回答學生問題的負擔，並提升學生自主學習的意願。